鴨蛋表面臟污及新鮮度無損檢測.pdf

1、鴨蛋表面臟污程度比雞蛋要嚴重的多，且表面臟污越嚴重，蛋殼表面所攜帶的微生物也越多，這樣鴨蛋之間的交叉感染就變得更容易。現(xiàn)階段我國禽蛋表面臟污檢測還停留在禽蛋表面的臟污檢測，根據(jù)禽蛋表面臟污進行分級、定級的研究較少。對于鴨蛋的新鮮度檢測，現(xiàn)階段主要采用人工照蛋檢測和打破檢測。但前者主要由人工靠經(jīng)驗檢測，由于人的精力和反應能力都受人體自身的限制，無法長時間、高效率的工作，以致提高生產(chǎn)成本，且對檢測結(jié)果也有很大的影響;后者又具有很大的破壞性，

2、在實際生產(chǎn)中毫無優(yōu)勢。因此，研究產(chǎn)地鴨蛋表面臟污和新鮮度的快速無損檢測方法，不僅具有重要的科學意義，還具有實際應用前景。
　　本研究以鴨蛋為研究對象，利用機器視覺系統(tǒng)對鴨蛋的圖像進行采集，通過對圖像進行預處理和特征參數(shù)的提取，得到鴨蛋表面臟污面積與整蛋面積比（簡稱臟污面積比）和臟污塊數(shù)，以及白殼鴨蛋透射圖像的R、G、I分量灰度均值，蛋心面積與整蛋面積比（簡稱蛋心面積比）和氣室面積與整蛋面積比（簡稱氣室面積比）等內(nèi)外部品質(zhì)指標，并建

3、立相關(guān)檢測分級模型，實現(xiàn)對鴨蛋表面臟污和新鮮度的檢測分級。主要研究內(nèi)容和研究結(jié)果如下:
　　(1)搭建了鴨蛋表面臟污和新鮮度的圖像采集系統(tǒng)。利用多個單筒照蛋燈對表面臟污鴨蛋進行透射照明，每枚鴨蛋從進入暗箱到移出暗箱被拍照三次，以保證圖像采集的完整性;利用單個照蛋燈對經(jīng)初洗后的白殼鴨蛋進行透射照明，采用高清相機拍照獲取圖像，便于后續(xù)的圖像特征參數(shù)提取。
　　(2)確定了鴨蛋圖像的預處理方法。通過將彩色圖像B分量二值化得到圖像中

4、的漏光部分，并重組成三維圖像后與彩色圖像相減，實現(xiàn)去除鴨蛋表面臟污圖像中因裝置和鴨蛋之間的間隙而產(chǎn)生的漏光;利用圖像R分量設(shè)定閾值二值化，并重組后與彩色圖像相乘，實現(xiàn)去除鴨蛋新鮮度圖像中的漏光。
　　(3)提取了鴨蛋表面臟污及新鮮度圖像的特征參數(shù)。選取鴨蛋表面臟污面積比和臟污塊數(shù)，作為判別鴨蛋表面臟污程度的特征參數(shù)，并通過多次實驗確定判別鴨蛋表面臟污程度的特征參數(shù)范圍;采用hough變換的直線檢測方法來提取氣室面積，利用對彩色圖像

5、的G分量進行相關(guān)處理來獲得蛋心區(qū)域面積，選取鴨蛋蛋心面積比、氣室面積比和圖像R、G、I分量灰度均值，作為判別鴨蛋新鮮與否的特征參數(shù)。
　　(4)建立了鴨蛋表面臟污程度及新鮮度分級模型。確定表征鴨蛋表面臟污程度的參數(shù)范圍，以及綜合鴨蛋三次拍照圖像的判別方法，最后利用MATLAB軟件建立鴨蛋表面臟污程度分級模型，綜合判別正確率達95.00％以上;選擇最小二乘支持向量機建立鴨蛋新鮮度分級模型，按2∶1的比例將所有的實驗組樣本分為訓練集和